(57)【要約】都市交通信号システム（ＴＬＳ）のプログラミングは複雑な最適化問題で、現在の方法の主たる問題は長くて、高価かつ不正確なプロセスで、交通の流れの変化を反映するには定期的に改定する必要がある点にある。本発明は車両アドホックネットワーク（ＶＡＮＥＴ）を使用して、リアルタイムで交通データを収集し、交通管理システムへ送信する交通信号灯システムを制御、管理する方法である。ＶＡＮＥＴはＩＥＥＥ規格８０２．１１ｐで定義される。ＴＬＳを良く制御するためにＶＡＮＥＴを他の技術と一緒に使用することを提案する。本発明を使用すると都市のネットワーク全体をリアルタイムで管理することができる。本発明は都市計画、交通計画の研究、特別なイベント（スポーツ、文化、パレード）のシミュレーションにも使用できる。さらに、既存又は開発中の任意の効率的なアルゴリズムをリアルタイムでＴＬＳプログラミングすることができる。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両のアドホックなネットワーク（ＶＡＮＥＴ）からのデータを用いて交通信号をプログラムする方法であって、下記の(ａ)〜(ｅ)：
（ａ）各道路セグメントの平均占有率をベースにしたアルゴリズムを構築し、
（ｂ）ＶＡＮＥＴからの上記データをそのデータを処理するコンピュータ制御センターへ送り、
（ｃ）上記アルゴリズムを用いて上記データを処理し、
（ｄ）上記コンピュータ制御センターと上記交通信号との間に専用インターネットネットワークを構築し、
（ｅ）上記アルゴリズムによって提供される信号を上記と上記専用インターネットネットワークを介して交通信号のプログラムへ送る、
のステップから成り、任意の時間にデータを取得して交通循環をリアルタイムで管理し、必要に応じてシミュレーションシナリオを作ることができることを特徴とする方法。
【請求項２】
（削除）
【請求項３】
ＶＡＮＥＴからのデータを０．１秒の頻度でリアルタイムでコンピュータ制御センターへ転送する請求項１に記載の方法。
【請求項４】
（削除）
【請求項５】
大きなイベント中に交通信号を管理するために使われる請求項１に記載の方法。
【請求項６】
大きいイベントがスポーツ、文化、パレード、示威行為である請求項５に記載の方法。
【請求項７】
交通信号が固定（static）信号である請求項１または５に記載の方法。
【請求項８】
交通信号が半駆動式(semi-actuated)信号である請求項１または５に記載の方法。
【請求項８】
上記データが無線通信タワーを介して転送される請求項１または２に記載の方法。
【請求項９】
上記データが速度、加速、車両間距離、ブレーキシステムのデータである請求項１、２または８に記載の方法。
【請求項１０】
上記アルゴリズムが各道路セグメントの平均占有率をベースにしたアルゴリズムである請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
上記コミュニケーションシステムが専用インターネットネットワークである請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
上記コミュニケーションシステムが無線通信である請求項１に記載の方法。
【請求項１３】
ＶＡＮＥＴからの上記データを１ＥＥＥ規格８１２．１１ｐに従った承認された頻度で上記コンピュータ制御センターへリアルタイムで送る請求項１に記載の方法。
【請求項１４】
都市の研究のため、および、輸送研究計画のために使われる請求項１に記載の方法。
【請求項１５】
意志決定センターが設立されて、上記イベント中に交通を管理する担当者に理解可能で不可欠な情報を与える請求項３に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明はＶＡＮＥＴを用いた交通信号システムの制御と管理に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
都市の交通信号システム（traffic lights systems、ＴＬＳ）のプログラミングは複雑な最適化問題である。都市の大部分のＴＬＳは電気機械なシステムまたはマイクロプロセッサで制御されており、ＴＬＳをリアルタイムで制御するように設計されたシステムはほとんどない。主たるＴＬＳをリアルタイムで自動制御している都市を我々は知らない。
【０００３】
一般に、ＴＬＳのプログラミング計画は一日または一週間の所定時間帯（例えば１５：００〜１８：００）の一定時間の間に対してプログラムされ、そのＴＬＳプログラミング計画がその後数年間にわたって適用され、数十年間、そのまま適用され続けることも多い。
【０００４】
しかし、車両の流れはピーク時でも変動する。上記方法では車の到着（arrival）をポアソン法などの統計的手法によってシミュレートしているので、車両の流れの変動等は計算に入れることはできない。半自動システムまたは完全作動システムを用いることでサイクルの継続時間を変更することはできるが、そうするためには舗装道路の下に検出器ループを設置する必要がある。しかし、ネットワーク全体にそうしたシステムは設置されておらず、そうしたシステムの維持には多大なコストがかかる。
【０００５】
［図１］は交通学会（Institute of Transportation Engineers、ITE)がＴＬＳプログラミングに推奨している現在の手順（procedure）を示している。しかし、この手順は複雑で、長く、コストのかかるプロセスであり、定期的に改正する必要もある。この方法で大部分の行政機関で使用されており、現在のところ利用可能な最も信頼性の高い方法である。
【０００６】
この方法は過去のデータを用いて行う。エンジニアは過去のデータに基づいて、どの循環システムのプログラミングを適用するかを決定する。その作業はＳｉｍＴｒａｆｆｉｃ、Ｐａｒａｍｉｃｓ、ＡＩＭＳＵＮ、ＶＩＳＳＩＭ等の特殊なシミュレーションソフトを使用して行われる。これらのソフトウェアを用いることでネットワークをモデル化することができ、さまざまな最適化シナリオをテストすることができ、パフォーマンス指標（待ち時間、平均速度、キューの長さ（lenght of queues、待ち行列長さ）等）を提供することができる。この方法は研究対象のネットワークをモデル化するインターラクティブな（対話型の）方法で、交通の専門家が満足のいく解決策を見つけるまでさまざまなシナリオを適用する反復プロセスである。最適と思われる解決策を保持し、現場で使用する前に再度検証（微調整）する。プログラミングは一つまたは複数の交差点に対して行われる。一つのＴＬＳ計画が確立されると、その後数年間は変更なしにそのまま使われる。
【０００７】
ＩＴＥプロセスのキーとなる要素は現場（フィールド）で集めたデータの信頼性に基づいている。目標は各交差点を通過する車両の数を数えることである。そのためは、一般に現場に技術者を派遣し、各交差点で両方向の車の数を手動でカウントすることが必要である。この作業は数日間行われなければならず、一日御一週間の種々の時間帯（朝のラッシュアワーから午後、夕方、週末）で行われなければならない。こうして得られたデータを用いて交通理量のシミュレーションを行う。これは一定時間にカウントされた極めてアバウトな測定値であり、リアルタイムで測定されたデータからはほど遠いものである。しかも、シミュレーションモデルにはドライバーの攻撃（agressiveness）挙動等のいくつかの仮定を入れる必要があるため、実際の状況を表してはいない。
【０００８】
意味を確立し、現実に近い状況を反映させるためには、データを数日間にわたって取る必要がある。各車両の経路を知るためにはこのスタディーを出発地−目的地スタディー（origin-destination studies）で補完する必要がある。この補完スタディーはサーベイと現場観察によって行うことができる。車両カウントセンサループを設置するという別の方法もある。このセンサは舗装道路の下に設置され、ループ上を通過する車両の数をカウントするの使用される。一台の車両がセンサー上を通過する度にメーターがそれを記録する。
【０００９】
上記プロセスの主たる問題は長時間を必要とし、高価で、不正確なプロセスであり、実際の交通の流れの変化を反映させるためには定期的に繰返す必要がある点にある。ＩＴＥはＴＬＳのプログラミングを３?５年で見直すことを勧め手いるが、３５％のシステムは１０年以上再プログラムされていない。Tarnoff and Ordonez (2004) は米国内のシステムの半分以上は同期していないか、十分にメンテナンスされていないと推定している。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
本発明は新規なデータ収集プロセスを提供する。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本発明は、車両アドホックネットワーク（特定目的のためのネットワーク）（Vehicular's ad hoc networks networks、ＶＡＮＥＴ）を使用して、トラフィックデータをリアルタイムで集め、それをトラフィック管理システムに送信することで構成される。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】交通学会（Institute of Transportation Engineers、ITE)がＴＬＳプログラミングに推奨している現在の手順（procedure）を示す図。
【図２】本発明の交通信号をプログラムする方法の原理を示す図。
【図３】本発明者の提案する方法を示す図。
【図４】従来の検出ルー付を置換する本発明方法を示す図。
【図５】本発明方法の一つの実施例の図。
【図６】本発明方法の他の実施例の図。
【図７】本発明方法の他の実施例の図。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
「ＶＡＮＥＴ」はＩＥＥＥ規格８０２．１１ｐで定義されている。このＶＡＮＥＴでは全ての車両はネットワークの一時的ノード（node of a temporary network）の役目をする。各車両は他の車両から約３００メートルの範囲内の状態に関する情報をコンマ秒毎（every split second）（０．１秒）に受信することができる。ネットワーク内を循環する情報には速度、加速度、車両間距離、ブレーキシステム等である。これらの情報は道路に沿って設置された通信局−ロードサイドユニット（Road Side Unit、ＲＳＵ）に送信され、基地局へ中継されする（図２参照）。これらは車両対車両（vehicle to vehicle）（Ｖ２Ｖ）および車両対インフラ（Vehicle to Infrastructure）（Ｖ２Ｉ）通信モードと呼ばれる。ＶＡＮＥＴは専用周波数スペクトル（７５ＭＨｚの帯域幅、政府当局によって割り当てられた５．９ギガヘルツ）で運用される。ＶＡＮＥＴは変動する気象条件（雨、霧、雪）中でも動作でき、情報の機密性も維持される。
【００１４】
ＶＡＮＥＴが２０００年初めに開発された主たる理由は、道路の安全性を向上させるためである。そのためにネットワーク内で走行する車両のドライバーに情報を提供する。ＶＡＮＥＴでの安全性に関する研究は多数あったが、トラフィック管理に関する研究はほとんどない。
【００１５】
本発明者はこの技術を使用して、データを収集し、コントロールセンターにインストールされたシステムにそれを渡すことを提案する（［図３］等）。これらのデータは交通循環の専門家等が実際にＴＬＳプログラミングでさまざまなシナリオをテストするのに使用することができる。さらに、都市研究のような他の用途でもこれらのデータを使用することができる。
【００１６】
本発明のデータ収集方法およびシステムのアーキテクチャは添付資料に記載されている（Vaudrin and Capus, Improving Traffic Lights Management Information Sytems Using Available by VANET presented in Germany at the SUMO Conference May 24, 2016）。
【００１７】
特許請求の範囲の一部として、各セグメントの占有率をべースにしたアルゴリズム（algorithm based on the occupancy rate of each segment）を使用することを勧めるが、使用できるアルゴリズムの技術は複数ある（そのいくつかは他より多く成功する）。
【００１８】
本発明は、現在の方法よりより信頼性が高く、経済的なＴＬＳの管理方法を提供することができる。ＴＬＳ管理にＶＡＮＥＴを使用した研究は少しあるが、それは本発明が提供するものと異なる分散システム用のものである。ＶＡＮＥＴの使用可能性なレビュー記事も添付する。本発明のようにトラフィックデータを収集し、中央集中システム（centralized system.）を用いてそれを実際の方法で処理するかリアルタイムでそれを行う正確な方法を提案した文献はない。
【００１９】
本発明の利点
本発明の方法は従来方法よりも正確である。本発明を用いることでＩＴＥプロセスに従ってたシミュレーション用データを収集することができる。また、路上での手動カウントは必要なく、カメラやループ検出器等のセンサー、その他の高価な機器をインストールする必要がない。本発明の方法ではデータ収集は無料で、メンテナンスはほぼ必要ない。
【００２０】
本発明の利点は多重パラメータを得ることができ、データ処理アルゴリズムは行政官庁の許可を受ける必要がある。行政官庁はプログラミング計画を頻繁に改訂する可能性があるが、システムにはデータがリアルタイムで与えられので、改訂があった時には、計測値をと得るために現場に行かずに新たなシミュレーションを行うことができる。
【００２１】
本発明方法は、既存のシミュレーションソフトによって検証されている任意のアルゴリズムを構築するのに必要な成分を提供することができる。従って、本発明は市内のネットワーク全体をリアルタイムで管理することができる。適切なアルゴリズムを用いてコントロールセンターにデータを送信し、専用インターネット網を利用して各交差点に設置された無線デバイスに指示を送信する。本発明者が知る限り、本発明のアプローチを記載した文献はない。行政官庁はその独自の作業方法を使用したまま本発明を構築することができる。そのためには本明細書の記載で十分である。
【００２２】
本発明方法は都市計画、交通計画の研究、特別なイベント（スポーツ、文化、祭り、パレードなど）の終了時のシミュレートにも使用できる。さらに、既存または今後開発される任意の効率的なアルゴリズムを用いてシステムをリアルタイムでプログラミングすることができる。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【国際調査報告】
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